| 遗传算法优化的RBF神经网络控制器 |
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| 引用本文： | 张明君,张化光. 遗传算法优化的RBF神经网络控制器[J]. 电机与控制学报, 2007, 11(2): 183-187 |
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| 作者姓名： | 张明君 张化光 |
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| 作者单位： | 大连理工大学,城市学院,辽宁,大连,116600;东北大学,信息科学与工程学院,辽宁,沈阳,110004;东北大学,信息科学与工程学院,辽宁,沈阳,110004 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金 , 高等学校博士学科点专项科研项目 , 辽宁省沈阳市自然科学基金 |
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| 摘 要： | 为了消除神经网络参数初值对控制器性能的影响,提出了一种改进遗传算法优化的RBF神经网络控制器.该方法设计了基于性能指标的适应度函数,自适应的交叉概率、变异概率,引入移民的遗传算法,保证了得到的控制器为最优参数控制器.该方法可用于非线性对象的控制器设计,仿真结果说明了该方法的有效性.
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| 关 键 词： | RBF神经网络 遗传算法 移民方法 |
| 文章编号： | 1007-449（2007）02-0183-05 |
| 收稿时间： | 2005-08-29 |
| 修稿时间： | 2007-01-30 |
RBF neural network controller optimized, by genetic algorithm |
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| ZHANG Ming-jun,ZHANG Hua-guang. RBF neural network controller optimized, by genetic algorithm[J]. Electric Machines and Control, 2007, 11(2): 183-187 |
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| Authors: | ZHANG Ming-jun ZHANG Hua-guang |
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| Abstract: | To eliminate the influence of initial weights values of neural networks on controllers, a RBF neural network controller optimized by a new improved genetic algorithm (GA) is proposed. In the improved genetic algorithm, it designed special fitness function based on performance of controller, and a-daptive probability of crossover and mutation, and improved immigration method. The improved GA ensures that the controller with the parameters based on the GA is optimal. The proposed method can be used to design controllers for nonlinear plants. The simulation results show the effectiveness of proposed controller. |
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| Keywords: | RBF neural network genetic algorithm immigration method |
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